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| Berenice Rojo Garibaldi, Verónica Vázquez Guerra, David Alberto Salas de León y Julyan H. E. Cartwright |
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¿Qué se requiere para entender un sistema dinámico
y complejo? Primero, se observa al sistema como un todo para después desglosarlo en diferentes subsistemas o bien se puede comenzar por ver cada subsistema y después englobarlos en la imagen macroscópica que lo conforma. Para estudiar al planeta Tierra, los científicos se basan en la teoría general de sistemas, que parte del estudio del comportamiento de sus subsistemas, ya que éstos tienen un patrón que se repite en cada escala y, debido a que existe una correlación entre los mismos, se deben estudiar desde la perspectiva de diferentes disciplinas académicas, como la física, la biología, las matemáticas y la química, para así encontrar sus propiedades en común. Dicha teoría se fundamenta en tres premisas básicas: a) existen sistemas dentro de otros sistemas; b) los sistemas son abiertos; y c) las funciones de un sistema dependen de su estructura.
Con base en esta teoría podemos encontrar: sistemas, suprasistemas (el medio que rodea al sistema) y subsistemas (cada elemento que interactúa en el sistema como un todo). Es importante recordar hasta qué escala se requiere hacer el estudio y qué tipo de análisis se realizará. Podemos asimismo comprender mejor cómo funciona la naturaleza y cómo ésta se puede estudiar desde diferentes enfoques; por ejemplo, la teoría de sistemas dinámicos caóticos define un sistema como una serie de eventos aparentemente aleatorios y cuya ocurrencia no lleva un orden, es decir, que tiene un comportamiento que podría llamarse caótico; sin embargo, un sistema caótico es todo lo contrario, pues en sus patrones se presenta un orden que parece ser fijo y predecible. Imaginemos que le piden a un músico que haga una composición sin que repita una sola nota. La primera idea para lograrlo sería que toque de forma aleatoria, pues de esta manera se evita generar un orden y por ende no habría patrones que seguir. Sin embargo, las repeticiones se generarían por simple probabilidad. La teoría de sistemas dinámicos caóticos se usa como un enfoque para entender tales sistemas, es decir, aquellos que tienen un orden pero que parecieran carecer de él. Si un sistema caótico es sensible a sus condiciones iniciales cualquier perturbación que le hagamos cambiará de manera drástica su estado final; éste tendrá un exponente de Lyapunov, si es positivo será un indicador de caos y presentará también un atractor extraño, de dimensión no entera o fractal. Este tipo de atractores se puede observar, por ejemplo, en el brócoli, donde la forma no es un círculo, triángulo o rectángulo o ninguna figura geométrica en dos o tres dimensiones; además, la forma se repite a diferentes escalas, es decir, la forma que tiene el brócoli, si lo vemos desde lejos, será la misma forma que tendrá cada uno de los arbolitos o ramificaciones que lo componen. Ahora bien, si juntamos la teoría general de sistemas con la teoría de sistemas dinámicos caóticos para abordar el ambiente marino, podremos estudiarlo desde un enfoque no lineal, usando la ocurrencia, por ejemplo, de huracanes (aquí consideramos los huracanes como un sistema oceánicoatmosférico), lo cual sería nuestro sistema. El subsistema serían todos aquellos factores que ayudan a que se produzcan los huracanes: una superficie cálida del océano mayor a 26.5 °C, ya que favorece una atmósfera húmeda, una atmósfera inestable donde la temperatura disminuya con la altura, una latitud mayor a 8° y una cizalladura vertical del viento menor a 10 m/s. En este escenario, el ecosistema marino sería el suprasistema, ya que tras el paso del huracán habrá florecimiento de fitoplancton y, con ello, una abundancia del zooplancton. Hasta aquí es imposible entender que la ocurrencia de huracanes se logre estudiando sus elementos por separado, pues ésta representa un sistema no lineal y no obedece al principio de superposición, es decir, que la interacción de sus elementos genera información nueva y el estudio de sus partes por separado no ayuda a entender su presencia. Finalmente, la dependencia de un sistema a las condiciones iniciales debe ser algo intrínseco a éste; los huracanes son sensibles a condiciones iniciales, y debido a que todos los elementos necesarios para su ocurrencia cambian con el tiempo, éstos cambian de intensidad y trayectoria. Esto se refleja en el hecho de que la cantidad e intensidad de los huracanes no es la misma todos los años. Cambio climático, océano y proxies El clima de la Tierra ha pasado por varios cambios a lo largo del tiempo, es el producto final de una multitud de interacciones de varios subsistemas: la atmósfera, el océano, la biósfera, la litósfera y la criósfera. Al igual que un criminalista que reconstruye la escena de un crimen a partir de ciertas partes o evidencias, para conocer los cambios climáticos que ha tenido la Tierra es necesario encontrar evidencia por medio de ciertos indicadores o proxies. Uno de ellos son los foraminíferos, utilizados como indicadores de temperatura, productividad, salinidad, turbidez y volumen total de hielo en la columna de agua del océano. Otro tipo de proxies son los isótopos de 18O y D, el grosor de los anillos de los árboles, la cantidad de polen en los sedimentos y las bandas en los corales, entre otros, ya que presentan respuestas plásticas para adaptarse a los cambios climáticos. Todos ellos se usan para recrear la cronología a partir del conteo de sus bandas anuales. Muchos estudios acerca del clima han sido efectuados tomando en cuenta la información que proporciona un proxy. En 2007, Martrat y colaboradores ocuparon núcleos de sedimento marino del margen ibérico para obtener un registro de la temperatura superficial del mar a partir del de alquenonas (éstas, explican los autores, “son compuestos orgánicos metil y etil ncetonas insaturadas de cadena larga, que se encuentran en las membranas de las células fósiles de ciertos cocolitos. Las especies productoras de alquenonas responden a los cambios en su entorno, incluyendo los cambios en la temperatura del agua, alterando las proporciones relativas de las diferentes alquenonas que producen”). En particular, en aguas más frías dichos organismos aumentan la producción de estas cadenas moleculares orgánicas, que se conservan bastante bien en la columna sedimentaria, lo que representa un ejemplo de moléculas orgánicas resistentes y de compuestos que contienen información ambiental, los cuales fueron acoplados con los registros del isótopo de 18O de Globigerina bulloides. El resultado de esto fue la obtención de una serie de tiempo de temperatura a lo largo de 420 000 años. Se tienen registrados eventos climáticos en los núcleos de hielo de Groenlandia, que son únicos pues proporcionan un registro continuo de la variabilidad en la composición química de la atmósfera, reflejando los cambios en la temperatura, precipitación, vientos y concentraciones de gases traza como dióxido de carbono y metano. Paralelamente, grandes cambios en el clima, como el Younger Dryas, que se asocia con cambios en la circulación termohalina, han sido fechados por medio del análisis de varias mediciones isotópicas y químicas en dichos núcleos de hielo. Es importante recordar que el proxy que se vaya a usar depende de lo que se quiera estudiar, y de acuerdo con la longitud del núcleo sedimentario o del hielo será la longitud del registro histórico que se obtendrá; por ejemplo, si se quiere estudiar el comportamiento de la variabilidad climática, se puede utilizar series de tiempo generadas a partir de alquenonas, 18O y D, todos indicadores de temperatura, pues con ayuda de éstas es posible predecir la variabilidad climática a corto plazo cuando las regiones de estudio muestran un comportamiento caótico. Una primera aproximación al estudio de la variabilidad climática es hacer un análisis espectral y no lineal, donde si bien el estudio de eventos específicos en el tiempo no es el trabajo fundamental de este tipo de análisis, sí es importante contar con un registro completo. Por otro lado, es necesario tener un registro confiable y de alta resolución al momento de recopilar la historia sedimentaria, ya que así se partirá de información detallada de la variabilidad en la temperatura, de forma tal que, al momento de efectuar el análisis, sea posible acercarse al comportamiento dinámico real del sistema. Una manera de visualizar la dinámica del sistema es construyendo su atractor en un espacio fase, ya que mientras más precisos sean los registros, mayor confianza se tendrá en el atractor reconstruido pues se acercará más al verdadero. El hecho de que el atractor tenga una dimensionalidad fractal proporciona una explicación natural de la variabilidad intrínseca del sistema climático. Con ayuda del análisis espectral es posible visualizar las periodicidades más importantes que están presentes en los registros, ya que las series temporales vienen de proxies que indican diferentes tipos de cambios en el clima. Los métodos de análisis espectral pueden dar indicios del tipo de forzamientos internos o externos que están involucrados en tales cambios; los picos más conspicuos representan, por lo general, forzamientos astronómicos (externos), mientras que el resto sería de tipo interno. Esto significa que los ciclos astronómicos pueden no ser los únicos que regulan la variabilidad climática. Actualmente, las áreas de investigación avanzan de manera general, creando conocimiento y técnicas nuevas de estudio. Particularmente, el análisis no lineal está retomando su importancia de manera multidisciplinaria, por lo que aplicarlo junto con el espectral resulta complementario, ya que la naturaleza no es totalmente lineal ni aleatoria en su comportamiento, pues se ha encontrado que existe un comportamiento periódico en la variabilidad climática, pero al mismo tiempo guarda un comportamiento caótico, lo cual indica que es posible predecir los cambios en el clima global de la Tierra y, no obstante, tener un cierto nivel de caos. La no linealidad en la modelación del clima Hasta el momento se ha revisado el tipo de estudios realizados con datos in situ; sin embargo, hay ocasiones en las que no es posible llegar al lugar donde se quiere recolectar datos, ya sea porque es una zona de difícil acceso o resulta muy caro costear una salida de campo. En estos casos se hace uso de los modelos, que además son útiles para realizar pronósticos y, al mismo tiempo, comprender mejor los forzamientos implicados en el sistema de estudio. Los modelos son variados y su uso depende de si se quiere estudiar el clima global o regional. Los modelos de circulación general representan procesos físicos que tienen lugar en la atmósfera, los océanos y el hielo marino, además permiten efectuar proyecciones basadas en las emisiones futuras de gases de efecto invernadero y aerosoles; los modelos de sistema tierra se diferencian de los anteriores porque incluyen representaciones de varios ciclos biogeoquímicos; mientras los modelos regionales basan sus condiciones de frontera en resultados de modelos más completos, como el circulación general. El problema con los modelos climáticos es que la mayoría están hechos pensando en el clima de una región o un país en particular, como es el caso de The Weather Research and Forecasting, que es un modelo creado para el clima de Estados Unidos y que se usa también en México, con frecuencia sin cambiar parámetros como la vegetación, que es diferente en ambos países. Es necesario por esto tomar en cuenta el tipo de parametrizaciones que se usan para modelar algunos procesos y el tipo de variables que se debe agregar al modelo. Los modelos regionales pueden dar un pronóstico muy exacto en los primeros días, pero dejan de ser precisos con el paso de las semanas. Esto refleja la naturaleza caótica del clima, donde las incertidumbres más pequeñas tienen una gran influencia en los pronósticos de intervalos de tiempo más largos. En algunos casos no se cuenta con datos suficientes para poder validar el modelo, como es el caso del hemisferio sur, y entonces es necesario conformarse con las simulaciones obtenidas a partir del que se tiene. Sería interesante ver de qué manera se puede integrar el análisis no lineal con el uso de modelos, en el sentido de cómo podrían calibrarse los resultados obtenidos con el primer método a partir del uso de un modelo. La teoría del caos requiere muchas herramientas matemáticas para poder saber cuándo una serie de tiempo tiene un comportamiento caótico; esto se logra calculando el exponente de Lyapunov y la dimensión del atractor. Podemos imaginar el sistema de estudio como un objeto del cual necesitamos una fotografía completa, y para obtenerla hace falta que el objeto esté expuesto en su totalidad. Ahora bien, para obtener el espacio en el que el objeto pueda verse completo, desde el punto de vista de la dinámica caótica es necesario obtener la dimensión del espacio (dimensión de embebimiento) y el tiempo en el cual se pueda ver de manera completa (tiempo de retardo); con estas variables será posible lograr la fotografía del objeto en su totalidad, esto es, el atractor, el cual debe tener una dimensión fractal para poder contar con indicios de un comportamiento caótico (si no es posible obtener la dimensión de embebimiento, el sistema no será caótico y corresponderá más a un comportamiento aleatorio). La dimensión del atractor proporciona una idea del número de variables que deben usarse para poder modelar el comportamiento del sistema; sin embargo, no proporciona información acerca de las variables implicadas. En el análisis no lineal es posible calcular el tiempo de predictibilidad, por consiguiente, si se tiene un modelo del comportamiento del sistema se sabrá hasta dónde se puede predecir con ayuda del modelo y lograr así resultados confiables. De manera que si se obtuviera, por ejemplo, el sistema de ecuaciones necesario para modelar el comportamiento de la variabilidad climática en una región de estudio y se cuenta con el rango de predictibilidad (digamos cinco años, de 2010 a 2015), sería factible entonces correr un modelo y corroborar si sus resultados se asemejan a los datos reales; de ser así, el análisis nolineal resultaría exitoso (ver recuadro). Gases de efecto invernadero, modelos y caos Hasta el momento se ha logrado aplicar el análisis no lineal a sistemas que cumplen con la teoría general de sistemas, en este caso el estudio de ambientes marinos. Desde el punto de vista del cambio climático, se puede ver cómo se complementa este tipo de análisis con el uso de un modelo; sin embargo, para los modelos de circulación general se debe considerar a los gases de efecto invernadero, por lo que sería adecuado hablar de sus forzamientos radiativos y cómo afectan al clima. Los gases de efecto invernadero que se encuentran en la atmósfera (dióxido de carbono, metano, vapor de agua, ozono, óxido nitroso y halocarbonos, entre otros) atrapan la radiación infrarroja de onda larga proveniente de la Tierra, cuyo origen es la radiación solar que no es retenida del todo en la superficie, ya que las nubes y los aerosoles reflejan una parte al espacio y otra a la atmósfera, donde ésta se absorbe. La radiación que llega a la superficie terrestre es transferida como calor sensible hacia el suelo y, a su vez, pasa a la atmósfera por el contacto con las moléculas de aire. También está el calor latente que se genera durante el cambio de estado de las fases del agua, el que se debe al movimiento de las capas atmosféricas y al que se libera por la condensación de las nubes, dando lugar a un calentamiento por convección. Finalmente, la vegetación también forma parte del intercambio de energía mediante la evapotranspiración, que es el proceso de regulación de pérdida de agua a través de sus hojas. El efecto del forzamiento radiativo del CO2 y el vapor de agua es un calentamiento del clima superficial y un enfriamiento de la estratósfera. El vapor de agua es un mecanismo de retroalimentación, ya que contribuye al calentamiento en forma indirecta mediante la formación de nubes —cuando la atmósfera está más caliente—, y tiende a incrementar su contenido de vapor de agua y afecta la formación de éstas. En general, las nubes bajas y espesas reflejan la radiación solar nuevamente hacia el espacio enfriando el planeta; las nubes delgadas que se desplazan en lo alto forman una escasa sombra y, debido a que son frías por sí mismas, atrapan el calor que irradia el planeta. Como lo explica Neelin: “gracias al vapor de agua, la temperatura típica de la Tierra es de 15 ºC, de hecho, la mayor parte de emisión de la atmósfera se debe al vapor de agua. La radiación que llega a las nubes es por la ventana de Simpson, gracias a esta ventana existe el efecto invernadero”. El vapor de agua mantiene la temperatura actual de la Tierra, pero no es causa de su calentamiento debido a su corto tiempo de permanencia en la atmósfera (es eliminado por la lluvia), a diferencia de otros gases. La adición de grandes cantidades de vapor de agua a la tropósfera (a la temperatura actual) tendría poco efecto en las temperaturas globales en tiempos cortos debido a la enorme cantidad de agua que recubre los dos tercios de la superficie terrestre, lo cual genera una alta inercia térmica en la Tierra. El CO2 es el más importante de los gases de efecto invernadero asociados con actividades humanas. Las causas de su emisión son tres: 1) quema de derivados de petróleo, carbón y otros combustibles fósiles; 2) cambios en el uso de suelo; y 3) actividades agrícolas, industriales y comerciales. Estas fuentes han aumentado sus emisiones cada año, incrementando así el efecto invernadero. Debido al exceso en la quema de combustibles fósiles, el CO2 ocupa el primer lugar como gas de efecto invernadero. El metano se considera un gas relativamente fuerte y tiene un potencial de calentamiento superior al dióxido de carbono; sin embargo, la cantidad de este último es mayor a la del metano, que actualmente contribuye en 15% al calentamiento de la Tierra, aunque se espera que superará al dióxido de carbono. En cuanto a la concentración de halocarburos (cfc y hcfc) se observa que está disminuyendo como resultado del Protocolo de Montreal de 1987 y las regulaciones internacionales para proteger la capa de ozono, pero debido a sus elevados tiempos de permanencia, que van de cuarenta y cinco a cien años, su efecto durará por mucho tiempo. Se calcula que hasta 2080 no desaparecerá el agujero de ozono antártico, además de que el uso legal de los halocarburos se acordó hasta 2030, es decir, seguirán en la atmósfera de uno a ocho años después. El ozono protege a los seres vivos de la radiación ultravioleta; sin embargo, los halocarbonos han disminuido su concentración estratosférica, lo cual ha tenido como resultado un forzamiento radiativo negativo debido a que es un importante gas de efecto invernadero, como señala Jesús: “el forzamiento radiativo del ozono varía de manera considerable entre regiones y responde rápidamente a los cambios en las emisiones a diferencia de aquellos gases de efecto invernadero con un tiempo de vida grande en la atmósfera”. Desde finales del siglo xx y lo que va del xxi se ha presentado uno de los periodos más cálidos, la temperatura media de la Tierra ha mostrado los valores más altos de los últimos 130 000 años. De acuerdo con la Organización Meteorológica Mundial, enero y abril del 2007 fueron los meses más cálidos desde 1880, y la década de 1998 a 2007 la más cálida con un promedio de 14.42 ºC, de acuerdo con los registros históricos. Por último, si bien los gases de efecto invernadero han aumentado, la irradiación solar no deja de ser importante en el clima de la Tierra; la energía solar es afectada por el número de manchas solares, pues entre más manchas, el Sol estará más activo y, por ende, mayor será la energía que entrará en la Tierra, y la cantidad de irradiación solar que ingresa depende de los ciclos de Milankovitch, causantes de los ciclos glacialinterglaciares. Sin embargo, en el último siglo no se han observado cambios suficientemente apreciables en el ciclo solar como para causar grandes variaciones en la temperatura global del planeta. Conclusiones Actualmente, las áreas de investigación avanzan de manera general, y el análisis no lineal está retomando su importancia de manera transdisciplinaria, ya que la naturaleza no es completamente lineal ni aleatoria en su comportamiento. Así, se ha encontrado que existe un comportamiento periódico en la variabilidad climática pero, al mismo tiempo, guarda un comportamiento caótico, lo cual indica que es posible predecir los cambios en el clima global de la Tierra y, no obstante, tener un cierto nivel de caos. Los múltiples sistemas que conforman la evolución de la Tierra pueden desarrollar diferentes interacciones, desde las más simples hasta las más complejas, y es posible estudiarlos tanto desde un enfoque lineal como no lineal. El análisis no lineal y el estudio del caos en los sistemas son herramientas muy importantes en la comprensión de los procesos que tienen lugar en la Tierra, los resultados que aportan son de gran utilidad para la modelación de los procesos y ayudan a tener una mejor visión de los escenarios futuros del clima, entre otros. El cambio climático es provocado por forzamientos externos e internos que involucran factores astronómicos, como los ciclos de Milankovitch, y otros como las variaciones en las radiaciones provenientes del Sol, eventos volcánicos, tectónicos, cambios en la circulación del océano (circulación termohalina), modificaciones y alteraciones en la vegetación, cambios en el uso de suelo, aumento en los gases de efecto invernadero y en halocarbonos, deforestación y quema de combustibles fósiles, entre los más importantes; en estos procesos también están involucrados mecanismos de retroalimentación, ya que en el caso del vapor de agua (hablando del efecto invernadero) se requiere que haya un aumento en la temperatura para que se produzca vapor de agua y éste, a su vez, genere un aumento en la temperatura. A consecuencia de esto, fenómenos que ocurren en el océano, como huracanes, El Niño y La Niña, se verán modificados, cambiando sus trayectorias e intensificando sus efectos. De igual manera, el deshielo en los polos puede provocar un aumento en el nivel del mar, amenazando varios sistemas costeros y llevando agua salada a las comunidades que dependen del agua potable; mientras los arrecifes coralinos, que funcionan como un mecanismo de protección para el océano y hacen circular los nutrimentos mediante su compleja red alimentaria, proporcionando sustento a diferentes organismos, se verán fuertemente afectados por la acidificación de los océanos, lo cual sería una pérdida irreparable para la biodiversidad. Finalmente, el cambio climático está incrementando las zonas de oxígeno mínimo, afectando el balance del nitrógeno, un factor clave para la vida en los océanos. Los estudios paleoclimáticos, paleolimnológicos y paleobotánicos, entre otros, han ayudado a entender cómo funciona el clima y los diferentes ambientes, proporcionando una perspectiva a futuro que no es muy alentadora si no se efectúan a tiempo los cambios pertinentes. Por suerte se han puesto en marcha varias redes de monitoreo para determinar qué regiones están experimentando cambios y a qué ritmo, así como programas de protección de los ecosistemas costeros que tienen vegetación (manglares, marismas y pastos marinos), los cuales son capaces de captar el carbono orgánico (carbono azul) de la atmósfera de manera muy eficiente, ayudando así a mitigar el efecto de los gases de invernadero. Con ayuda de las diversas acciones que ya se están impulsando para reducir los gases de efecto invernadero y con el monitoreo y cuidado de los ecosistemas costeros puede ser viable la recuperación de los océanos y la reducción de los efectos del cambio climático. El alcance del conocimiento que se tiene ahora puede coadyuvar a entender mejor el comportamiento de la naturaleza y aún más si se usa el análisis no lineal y la teoría del caos. |
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Referencias Bibliográficas
Albritton, D. L. y L. G. Meira. 2001. Technical Summary: A report accepted by Working Group I of the ipcc. ipcc (https://cutt.ly/uG3sV4z).
Bradley, E. y H. Kantz. 2015. “Nonlinear time-series analysis revisited”, en Chaos, núm. 25, núm. 097610, pp. 1-10.León, A. E. y B. H. Benavides. 2007. Información Técnica sobre Gases de Efecto Invernadero y el Cambio Climático. ideam, Bogotá.Cowles, T. J., M. R. Roman, A. L. Gauzens, y N. J. Copley. 1987. “Short-term changes in the biology of a warm-core ring: Zooplankton biomass and grazing”, en Limnol. Oceanogr., núm. 32, pp. 653-664. Gierach, M. M., S. Subrahmanyam, A. Samuelsen, y K. Ueyoshi. 2009. “Hurricane-driven alteration in plankton community size structure in the Gulf of Mexico: A modeling study”, en Geophys. Res. Lett., núm. 36, p. L07604. Jesús, S. A. 2010. “Forzamiento Radiativo y Cambios Químicos en la Atmósfera”, en Rev. R. Acad. Cienc. Exact. Fis. Nat., vol. 104, núm. 1, pp. 149-173. Jouzel, J., et al. 1993. “Extending the Vostok ice-core record of paleoclimate to the penultimate glacial period”, en Nature, núm. 364, pp. 407-412. Mandal, R. 2015. “Influence of tropical cyclone Baaz and Fanoos on phytoplankton blooms (Chlorophill-a) over Bay of Bengal: a satellite based observation”, en International Journal of Computer Science, vol. 5, núm. 1, pp. 21-30. Martrat, B., et al. 2007. “Four Climate Cycles of Recurring Deep and Surface Water Destabilizations on the Iberian Margin”, en Science, núm. 317, pp. 502-507. Mayewski, P.A., et al. 1994. “Changes in atmospheric circulation and ocean ice cover over the North Atlantic during the last 41,000 years”, en Science, núm. 263, pp. 1747-1751. Neelin, J. D. 2011. Climate Change and Climate Modeling. Cambridge University Press. Saltzman, B. 2016. Dynamical Paleoclimatology. Academic Press. Stewart, I. 1990. Does God Play Dice? The New Mathematics of Chaos. Penguin, Londres. Weedon, G. P. 2003. Time-Series Analysis and Cyclostratigraphy: examining stratigraphic records of enviromental cycles. Cambridge University Press. |
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| Berenice Rojo Garibaldi Instituto de Ciencias Físicas, Campus Cuernavaca, Universidad Nacional Autónoma de México. Estudió la carrera de Física en la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México, posteriormente realizó sus estudios de posgrado en el Programa de Posgrado en Ciencias del Mar y Limnología de laUniversidad Nacional Autónoma de México, donde obtuvo la Maestría y Doctorado en Ciencias en el área de Oceanografía Física, actualmente realiza un posdoctorado en el Instituto de Ciencias FísicasUniversidad Nacional Autónoma de México, campus Cuernavaca, Morelos. Verónica Vázquez Guerra Estudiante de Posgrado en Ciencias del Mar y Limnología, Universidad Nacional Autónoma de México. Es candidata a doctora por el Posgrado de Ciencias del Mar y Limnología de la Universidad Nacional Autónoma de México. Su línea de investigación está enfocada en la ecología del plancton y las interacciones físico-biológicas del plancton en el océano. David Alberto Salas de León Instituto de Ciencias del Mar y Limnología, Universidad Nacional Autónoma de México. Es investigador en el Laboratorio de Oceanografía Física del Instituto de Ciencias del Mar y Limnología de laUniversidad Nacional Autónoma de México. Físico por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí y Doctor en Oceanología por la Universidad Estatal de Lieja en Bélgica. Es miembro de la Academia Mexicana de Ciencias. Desarrolla las líneas de investigación sobre modelación numérica de los sistemas marinos, ondas largas, interacción océano-atmósfera e interacción física-biología en sistemas marinos. Julyan H. E. Cartwright Instituto Andaluz de Ciencias de la Tierra, csic, Instituto Carlos I de Física Teórica y Computacional, Universidad de Granada. Pertenece al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) de la Universidad de Granada, es un físico interesado en entender la emergencia de estructuras y patrones en la naturaleza. Investiga mecanismos y procesos de formación de patrones, autoorganización y autoensamblaje en diferentes sistemas químicos y naturales. Es el presidente de cost Action Chemobrionics. |
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